基于 YOLOv8 的多类别家庭厨房物品智能识别系统 [目标检测完整源码]

随着人工智能在图像识别领域的迅速发展，基于深度学习的目标检测技术正在逐渐进入日常生活场景。厨房作为家庭生活的核心场所，存在大量食材、餐具、调味品及清洁用品等物体，如果能够实现自动识别与管理，将大幅提升生活便利性与资源管理效率。

本项目基于 YOLOv8 目标检测算法，构建了一个覆盖家庭厨房 30 类常见物品的多类别识别系统，并配套 PyQt5 图形化界面，实现“一键检测、即刻展示”的开箱即用体验。用户无需复杂配置，即可在图像、视频及实时摄像头流中完成物品识别与可视化展示，为智能厨房管理、食品分类推荐、垃圾回收分类等应用提供技术基础。

源码下载与效果演示

哔哩哔哩视频下方观看：

视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Zu8kz3E72/

内容包括：完整源码、训练权重、标注数据集及 UI 文件。

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本

一、系统核心功能概览

1. 多类别物品检测
   系统支持 30 类厨房常见物品，包括水果、蔬菜、饮品、零食、餐具及清洁用品等，每类物品都能被精确识别并标注置信度。

2. 多输入源支持

   • 单张图像检测
   • 文件夹批量检测
   • 视频文件逐帧处理
   • 实时摄像头流检测

3. 图形化操作界面（PyQt5）

   • 无需命令行操作
   • 支持模型加载、输入选择、检测展示
   • 检测结果可一键保存为图片或视频

4. 完整训练与推理流程

   • 提供标注完备的数据集
   • 支持自定义数据集与类别拓展
   • 内置训练脚本及可视化分析工具（损失曲线、mAP、混淆矩阵）
   • 推理接口提供类别、置信度、边框坐标输出

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二、软件效果与操作演示

系统支持多种场景下的识别演示：

• 单图像检测：上传图片即可得到实时标注结果，显示识别类别及置信度。
• 多图像批量处理：支持选择文件夹，批量生成识别结果，并自动保存至指定目录。
• 视频与实时摄像头检测：逐帧处理视频或实时流，系统可连续跟踪多个目标并标注显示。
• 检测结果保存：用户可选择保存带标注的图像或视频，方便后续数据分析与复查。

所有操作均通过 PyQt5 图形界面完成，操作简便直观，无需编程经验即可使用。

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三、YOLOv8 模型训练与推理

YOLOv8 由 Ultralytics 发布，是新一代轻量化目标检测模型，具备以下优势：

• 高推理速度：适合实时场景
• Anchor-Free 架构：无需手动设置锚框
• 多任务支持：检测、分类、分割、姿态估计
• 易扩展性：可替换 Backbone/Neck，原生支持 ONNX 导出
  

数据集结构

采用标准 YOLO 格式，图片与标签分目录存储：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

每张图像对应 .txt 标签文件，内容示例：

4 0.509672 0.352838 0.394760 0.318258

其中类别编号与物品对应关系可自定义扩展。

训练与评估

训练完成后，会在 runs/detect/train 生成：

• results.png：损失曲线及 mAP 曲线
• weights/best.pt：最佳模型权重
• confusion_matrix.png：混淆矩阵分析

mAP@0.5 达到 90% 以上即可用于实际部署。

推理示例

通过 PyTorch 加载训练好的模型进行图像推理：

from ultralytics import YOLO
import cv2

model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)

img_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
img = cv2.imread(str(img_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出包含类别、置信度及边框坐标，支持进一步分析与处理。

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四、开箱即用与源码获取

本项目提供完整开箱即用的部署方式：

• 直接运行：

python main.py

• 自行训练或微调：

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

总结

本项目以 YOLOv8 为核心，构建了一个高效、功能完善的家庭厨房物品识别系统，支持 30 类日常物品的检测与可视化展示。系统集成了完整训练流程、可拓展数据集配置及 PyQt5 图形化界面，实现了从算法研发到实际应用的一站式解决方案。

无论是 AI 学习研究、家庭智能管理，还是智能家居和垃圾分类等应用场景，该系统都提供了一个可靠的基础平台。未来可进一步拓展移动端部署、语音提示或与智能硬件联动，真正实现“AI + 生活”的无缝结合。